一种基于最小输入误差准则的含风电系统的概率潮流计算方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于最小输入误差准则的含风电系统概率潮流计算方法，包括如下步骤：步骤1：获取原始数据；步骤2：对不确定因素进行概率建模，获得参考分布函数；步骤3：基于最小输入误差准则，判断最优计算阶数kopt；步骤4，采用kopt阶半不变量与Gram-Charlier级数展开计算概率潮流。本发明专利技术能快速确定使输入误差最小的级数阶数，全面考虑各不确定因素对分布函数拟合效果的影响，从而在保证计算精度的前提下，提高含风电系统概率潮流的计算效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种电力系统概率潮流领域，具体的说是一种半不变量与Gram-Charlier级数展开概率潮流计算中阶数的选择方法。
技术介绍
风电并网给电力系统带来了更多的不确定因素，为了描述电力系统不确定因素对系统安全经济运行的影响，采用概率潮流方法能够有效判断系统状态变量在各种不确定因素影响下的变化范围，为调度者制定备用计划，维持系统正常运行具有重要意义。蒙特卡罗采用大规模抽样技术，抽样得到全系统的随机状态，对每一种状态进行潮流计算，结果准确但计算量过大。半不变量法与Gram-Charlier级数展开法利用半不变量的线性性质，将随机变量的分布函数表示为正态分布的多项式级数，不再依赖大规模随机抽样，仅通过少量的计算即可得到随机变量的分布情况。现有基于半不变量与Gram-Charlier级数展开概率潮流计算方法中，往往在3-9阶中选择一阶作为计算极限，如此选择缺乏依据。考虑到电力系统中不确定因素的多样性与复杂性，采用传统概率潮流方法难以准确评估不同的不确定因素对输入误差的影响，且缺乏统一的误差指标来评估Gram-Charlier级数相对原有随机变量的拟合效果，从而造成了阶数选择混乱，计算效率低。
技术实现思路
本专利技术为了克服上述现有技术存在的不足之处，提供一种基于最小输入误差准则的含风电系统的概率潮流计算方法，以期能快速确定使输入误差最小的级数阶数，全面考虑各不确定因素对分布函数拟合效果的影响，从而在保证计算精度的前提下，提高含风电系统概率潮流的计算效率。为了实现上述专利技术目的，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术一种基于最小输入误差准则的含风电系统的概率潮流计算方法，所述含风电系统包括火电机组、风电场和负荷；将所述火电机组记为G＝{G1,G2,...,Gi,...,GNG本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于最小输入误差准则的含风电系统的概率潮流计算方法，所述含风电系统包括火电机组、风电场和负荷；将所述火电机组记为G＝{G1,G2,...,Gi,...,GNG}，Gi表示第i台火电机组，所述第i台火电机组Gi的有功功率与无功功率分别记为PGi和QGi，i＝1,2,…,NG；将所述风电场记为W＝{W1,W2,...,Wj,...,WNW}；Wj表示第j个风电场；所述第j个风电场Wj的有功功率记与无功功率分别记为PWj和QWj，j＝1,2,…,NW；将所述负荷记为L＝{L1,L2,...,Lm,...,LNL}，Lm表示第m个负荷，所述第m个负荷Lm的有功功率与无功功率分别记为PLm和QLm，m＝1,2,…,NL；其特征在于，所述概率潮流计算方法是按如下步骤进行：步骤1：分别建立所述第i台火电机组Gi的有功功率PGi的参考分布函数CDFPGi、所述第i台火电机组Gi的无功功率QGi的参考分布函数CDFQGi、所述第j个风电场Wj的有功功率PWj的参考分布函数CDFPWj、所述第j个风电场Wj的无功功率QWj的参考分布函数CDFQWj、所述第m个负荷Lm的有功功率PLm的参考分布函数CDFPLm、以及所述第m个负荷Lm的无功功率QLm的参考分布函数CDFQLm；步骤2：分别计算所述第i台火电机组Gi的有功功率PGi的1‑kmax阶原点矩μPGi={μPGi(1),μPGi(2),...,μPGi(k),...,μPGi(kmax)}]]>与1‑kmax阶半不变量κPGi={κPGi(1),κPGi(2),...,κPGi(k),...,κPGi(kmax)},]]>所述第i台火电机组Gi的无功功率QGi的1‑kmax阶原点矩与1‑kmax阶半不变量所述第j个风电场Wj的有功功率PWj的1‑kmax阶原点矩与1‑kmax阶半不变量所述第j个风电场Wj的无功功率QWj的1‑kmax阶原点矩μQWj={μQWj(1),μQWj(2),...,μQWj(k),...,μQWj(kmax)}]]>与1‑kmax阶半不变量κQWj={κQWj(1),κQWj(2),...,κQWj(k),...,κQWj(kmax)},]]>所述第m个负荷Lm的有功功率PLm的1‑kmax阶原点矩与1‑kmax阶半不变量以及所述第m个负荷Lm的无功功率QLm的1‑kmax阶原点矩μQLm={μQLm(1),μQLm(2),...,μQLm(k),...,μQLm(kmax)}]]>与1‑kmax阶半不变量κQLm={κQLm(1),κQLm(2),...,κQLm(k),...,κQLm(kmax)};]]>步骤3：采用最小输入误差准则，寻找使拟合误差最小的Gram‑Charlier级数最优阶数kopt；步骤3‑1：定义测试阶数为ktest；1≤ktest≤kmax；并初始化ktest＝3；步骤3‑2：分别提取所述第i台火电机组Gi的有功功率PGi的1‑ktest阶半不变量所述第i台火电机组Gi的无功功率QGi的1‑ktest阶半不变量所述第j个风电场Wj的有功功率PWj的1‑ktest阶半不变量所述第j个风电场Wj的无功功率QWj的1‑ktest阶半不变量所述第m个负荷Lm的有功功率PLm的1‑ktest阶半不变量以及所述第m个负荷Lm的有功功率PLm的1‑ktest阶半不变量并分别运用ktest阶A型Gram‑Charlier级数生成所述第i台火电机组Gi的有功功率PGi的ktest阶拟合分布函数所述第i台火电机组Gi的无功功率QGi的ktest阶拟合分布函数所述第j个风电场Wj的有功功率PWj的ktest阶拟合分布函数所述第j个风电场Wj的无功功率QWj的ktest阶拟合分布函数所述第m个负荷Lm的有功功率PLm的ktest阶拟合分布函数所述第m个负荷Lm的无功功率QLm的ktest阶拟合分布函数步骤3‑3：分别计算所述第i台火电机组Gi的有功功率PGi的ktest阶拟合分布函数的拟合误差指标所述第i台火电机组Gi的无功功率QGi的ktest阶拟合分布函数的拟合误差指标所述第j个风电场Wj的有功功率PWj的ktest阶拟合分布函数的拟合误差指标所述第j个风电场Wj的无功功率QWj的ktest阶拟合分布函数的拟合误差指标所述第m个负荷Lm的有功功率PLm的ktest阶拟合分布函数的拟合误差指标以及所述第m个负荷Lm的无功功率QLm的ktest阶拟合分布函数的拟合误差指标步骤3‑4：计算k...

【技术特征摘要】
1.一种基于最小输入误差准则的含风电系统的概率潮流计算方法，所述含风电系统包
括...

【专利技术属性】
技术研发人员：李生虎，董王朝，华玉婷，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34